LITE：轻量化 O-RAN 信道增益估计方法，降低 X-Haul CSI 信令
网络与互联网体系结构
2026-04-14 v2
摘要
细胞-free 大规模多输入多输出 (CF-MaMIMO) 在开放无线接入网络 (O-RAN) 中具有高频谱效率优势，但受限于频繁的信道状态信息 (CSI) 交换，这会加剧前haul/中间haul/后haul (X-haul) 带宽压力，超出依赖未压缩 CSI 或重型预测器的现有方法能力。为克服这些限制，我们提出了 LITE，一种轻量化管道，集成了 O-RAN 分布式单元 (O-DU) 上的 1-D 卷积自编码器 (Autoencoder, AE) 与近实时 RAN 智能控制器 (Near-RT-RIC) 上的 Squeeze-and-Excitation (SE) 增强型双向长短期记忆网络 (Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM) 预测器，实现严格传输和处理预算下的短期轨迹无感预测。LITE 采用 50% 的 CSI 压缩，并采用非对称 SE-BiLSTM，模型复杂度降低 83.39%，同时相较基线 BiLSTM 提升精度 5%。通过压缩感知训练，轻量化智能轨迹估计器 (Lightweight Intelligent Trajectory Estimator, LITE) 仅比基线 BiLSTM 损失 6% 精度，优于独立策略和端到端策略。经过 TensorRT 优化的实现实现 147k 每秒查询次数 (Queries per Second, QPS)，实现 4.6 倍吞吐量提升。这些结果表明，LITE 能为 O-RAN 分割方案提供高效、低时延且可部署的信道增益预测能力。
引用
@article{arxiv.2604.08458,
title = {LITE: Lightweight Channel Gain Estimation with Reduced X-Haul CSI Signaling in O-RAN},
author = {David Goez and Marco Piazzola and Giulia Costa and Achiel Colpaert and Rodney Martinez Alonso and Esra Aycan Beyazit and Nina Slamnik-Krijestorac and Johann M. Marquez-Barja and Miguel Camelo Botero},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.08458},
year = {2026}
}